Consistency-modellen.: Skillnad mellan sidversioner

Från Wiki.linux.se
Hoppa till navigering Hoppa till sök
(Skapade sidan med '== Consistency-modeller inom Databaser == Consistency-modellen inom datavetenskap och databasadministration beskriver när och hur data blir synlig och konsekvent i ett distribuerat system. Det finns flera olika typer av konsekvensmodeller, var och en med sina egna specifika egenskaper och användningsområden. === Stark Konsekvens (Strong Consistency) === * '''Beskrivning''': Garanterar att alla efterföljande läsoperationer omedelbart reflekterar en genomförd skrivo...')
 
Ingen redigeringssammanfattning
 
(En mellanliggande sidversion av samma användare visas inte)
Rad 14: Rad 14:
=== Eventual Consistency (Eventuell Konsekvens) ===
=== Eventual Consistency (Eventuell Konsekvens) ===
* '''Beskrivning''': Garanterar att alla replikor av datan blir konsekventa så småningom, om inga nya uppdateringar görs.
* '''Beskrivning''': Garanterar att alla replikor av datan blir konsekventa så småningom, om inga nya uppdateringar görs.
* '''Användning''': Vanligt i NoSQL-databaser och distribuerade system.
* '''Användning''': Vanligt i [[NoSQL]]-databaser och distribuerade system.
* '''Exempel''': Ändringar sprids över tid till alla noder i systemet.
* '''Exempel''': Ändringar sprids över tid till alla noder i systemet.


Rad 28: Rad 28:


Dessa konsekvensmodeller spelar en viktig roll i design och val av distribuerade system, beroende på krav på prestanda, skalbarhet och tillgänglighet.
Dessa konsekvensmodeller spelar en viktig roll i design och val av distribuerade system, beroende på krav på prestanda, skalbarhet och tillgänglighet.
[[Kategori:Databaser]]
[[Kategori:Sql]]
[[Kategori:Nosql]]

Nuvarande version från 20 november 2023 kl. 18.00

Consistency-modeller inom Databaser

Consistency-modellen inom datavetenskap och databasadministration beskriver när och hur data blir synlig och konsekvent i ett distribuerat system. Det finns flera olika typer av konsekvensmodeller, var och en med sina egna specifika egenskaper och användningsområden.

Stark Konsekvens (Strong Consistency)

  • Beskrivning: Garanterar att alla efterföljande läsoperationer omedelbart reflekterar en genomförd skrivoperation.
  • Användning: Vanligt i traditionella relationsdatabaser.
  • Exempel: Efter en databasuppdatering, ser alla efterföljande läsoperationer denna uppdatering omedelbart.

Svag Konsekvens (Weak Consistency)

  • Beskrivning: Inga omedelbara garantier ges för att läsoperationer reflekterar en skrivoperation.
  • Användning: Används i system där prestanda och tillgänglighet är prioriterade.
  • Exempel: Efter en uppdatering kan det ta tid innan ändringen är synlig för alla användare.

Eventual Consistency (Eventuell Konsekvens)

  • Beskrivning: Garanterar att alla replikor av datan blir konsekventa så småningom, om inga nya uppdateringar görs.
  • Användning: Vanligt i NoSQL-databaser och distribuerade system.
  • Exempel: Ändringar sprids över tid till alla noder i systemet.

Causal Consistency (Orsaksmässig Konsekvens)

  • Beskrivning: Uppdateringar som är orsaksmässigt relaterade visas i samma ordning överallt.
  • Användning: Används i avancerade distribuerade system.
  • Exempel: Om en användare ser en uppdatering och gör en relaterad ändring, visas dessa i en orsaksmässig ordning.

Sequential Consistency (Sekventiell Konsekvens)

  • Beskrivning: Operationer ser ut att ske i en bestämd sekventiell ordning.
  • Användning: Används där operationers ordning är viktig.
  • Exempel: Operationer utförda av två användare ses i samma ordning av alla.

Dessa konsekvensmodeller spelar en viktig roll i design och val av distribuerade system, beroende på krav på prestanda, skalbarhet och tillgänglighet.